(57)【要約】      （修正有）【課題】  車両前方において車道上のマークを良好に認識するようにすること。【解決手段】   車両に搭載された少なくとも１つの電磁放射センサ（例えばレーザスキャナ）により時系列的に取得される、該センサの検出領域と道路表面との交差部分の距離画像に基づく車道上のマークの認識方法において、少なくとも１つの距離画像から少なくとも１つのマークに対応する距離画像点を探し出し、該距離画像点に基づいて前記マークの位置及び／又は形状を推定する。【選択図】  図３
2005222538.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両(１２)に搭載された少なくとも１つの電磁放射センサ(１０)（例えばレーザスキャナ）により時系列的に取得される、該センサ(１０)の検出領域(１４)と道路表面(２０)との交差部分の距離画像に基づく、車道(２２)上のマーク(１８)の認識方法であって、
少なくとも１つの距離画像から少なくとも１つのマーク(１８)に対応する距離画像点(３０'、３８)を探し出し、該距離画像点(３０'、３８)に基づいて前記マーク(１８)の位置及び／又は形状を推定すること
を特徴とする、車道上のマークの認識方法。
【請求項２】
マーク(１８)の認識のために、センサ(１０)に対する相対位置が固定された基準点からの距離、あるいは、車両(１２)の長さ方向に対して横向きに伸び、センサ(１０)に対する相対位置が固定された基準線からの距離が所定の下限値を超えている距離画像点(３０'、３８)だけを利用することを特徴とする、請求項１記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項３】
マーク(１８)を探し出すために、センサ(１０)に対する相対位置が固定された基準点からの距離、あるいは、車両(１２)の長さ方向に対して横向きに伸び、センサ(１０)に対する相対位置が固定された基準線からの距離が所定の上限値を下回っている距離画像点(３０'、３８)だけを利用することを特徴とする、請求項１又は２記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項４】
マーク(１８)を探し出すために、少なくとも１つの所定の基準に従って車道表面(２０)上又は車道横の地面領域上の点又は領域に対応する距離画像点(３０'、３８)だけを利用することを特徴とする、先行するいずれかの請求項に記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項５】
センサ(１０)で検出された車道表面(２０)上の点又は領域に対応する距離画像点のうちマーク(１８)に該当しないものを探し出し、その距離画像点をマーク(１８)の認識に利用しないことを特徴とする、先行するいずれかの請求項に記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項６】
旋回する電磁放射ビーム(２８)で検出領域(１４)を走査することにより距離画像点を取得するとともに、マークに対応しない距離画像点を探し出すために、旋回する放射ビーム(２８)の中心光が車道表面(２０)に入射する線に沿って車道表面(２０)上に並んだ距離画像点を探し出すことを特徴とする、請求項５記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項７】
電磁パルスを送出し、対象物(１６)（例えば車道表面(２０)）又は車道表面(２０)上のマーク(１８)から反射されてくるパルスを受信することにより、距離画像を取得し、その際、少なくとも１つの距離画像点に対して、対象物の特性に依存する、反射パルスの少なくとも１つの特性に関する少なくとも１つの情報を割り当てるとともに、マーク(１８)に対応する距離画像点を探し出すために、前記パルスの前記少なくとも１つの特性を利用することを特徴とする、先行するいずれかの請求項に記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項８】
反射パルスの特性として、パルスの幅及び／又は高さ及び／又は面積を利用することを特徴とする、請求項７記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項９】
ほぼ同時に検出される少なくとも２つの平行な又は互いに鋭角を成して伸びる検出領域(２４、２４')の少なくとも２つの距離画像を利用し、マーク認識に関しては前記２つの距離画像の距離画像点を単一の距離画像の距離画像点のように処理することを特徴とする、先行するいずれかの請求項に記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項１０】
マーク(１８)の探索を一連のサイクル毎に実行するとともに、現在のサイクルにおけるマーク(１８)を探し出すには、連続して取得された少なくとも２つの距離画像を利用することを特徴とする、先行するいずれかの請求項に記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項１１】
少なくとも１つの距離画像の距離画像点のうち少なくともマーク(１８)を探し出すために選ばれた距離画像点を、車道に対する車両(１２)の自己運動に関して補正することを特徴とする、請求項１０記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項１２】
マークに対応する距離画像点により与えられる形状を求めるとともに、方向又は速度等の特徴に対応する少なくとも１つの所定の形状と比較することを特徴とする、先行するいずれかの請求項に記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項１３】
マークに対応する距離画像点により与えられるマーク形状を求めるとともに、それが立入禁止領域を成しているかどうか調べることを特徴とする、先行するいずれかの請求項に記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項１４】
車線マーク(１８)を認識するため、特に車道(２２)上で車線マーク(１８)により画定される車線(２３、２３'、２３''、３６)を認識するために、少なくとも１つの距離画像の距離画像点(３０'、３８)のうち車線マーク(１８)に対応する距離画像点(３０'、３８)を探し出し、その距離画像点(３０'、３８)に基づいて、車線マーク(１８)の位置及び／又は伸び方、特に車線(２３、２３'、２３''、３６)の位置及び／又は伸び方を推定することを特徴とする、先行するいずれかの請求項に記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項１５】
車線マーク(１８)の認識（好ましくは直線の確定）にハフ変換を用いることを特徴とする、先行するいずれかの請求項に記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項１６】
車両(１２)の長軸に対して非平行に伸びる探索線に沿った方向における、車線マーク(１８)の探索のために選択された距離画像点(３０'、３８)の位置の分布を分析することを特徴とする、請求項１４又は１５記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項１７】
前記探索線を車両(１２)の長軸に対して横向きに伸びる直線とすることを特徴とする、請求項１６記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項１８】
車線マーク(１８)の認識を一連のサイクル毎に繰り返し実行し、先行サイクルにおいて少なくとも１本の車線マーク(１８)に対して横向きの方向に伸びる探索線を用いることを特徴とする、請求項１６記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項１９】
探索線上への距離画像点(３０'、３８)の投影点の山(４０)を探し出すことにより、車線マーク(１８)に対応する距離画像点(３０'、３８)を認識することを特徴とする、請求項１６〜１８のいずれかに記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項２０】
山(４０)を探し出すために、探索線沿いに並んだ複数の区間を定め、各区間に含まれる距離画像点(３０'、３８)の投影点の数を求めることを特徴とする、請求項１９記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項２１】
１つの区間に含まれる距離画像点の投影点の数が分布の局所的極大値であるとともに所定の閾値を超えている場合に、車線マーク(１８)に対応する山(４０)を確定することを特徴とする、請求項２０記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項２２】
隣接する区間における距離画像点(３０'、３８)の投影点の数の差が所定の閾値を超えた場合にのみ、車線マーク(１８)に対応する山を確定することを特徴とする、請求項２０又は２１記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項２３】
車線マーク(１８)に対応する可能性がある距離画像点(３０'、３８)の集合を少なくとも１つを探し出し、少なくとも１つの尤度基準を使用して、前記距離画像点(３０'、３８)の集合が車線マーク(１８)に属するものかどうか決定することを特徴とする、先行するいずれかの請求項に記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項２４】
少なくとも１本の車線マーク(１８)又は車線(２３、２３'、２３''、３６)を探し出すためにデジタル地図を補足的に利用することを特徴とする、先行するいずれかの請求項に記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項２５】
マーク(１８)を対象として距離画像に基づく物体追跡を行うことを特徴とする、先行するいずれかの請求項に記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項２６】
マーク（特に車線マーク(１８)）の探索を一連のサイクル毎に実行し、現在のサイクルにおいてマーク（特に車線マーク(１８)）に対応する可能性がある距離画像点の集合を探し出し、先行サイクルにおいて探し出されたマーク（特に車線マーク(１８)）に対応する物体の位置及び／又は方向に基づいて、現在のサイクルで探し出されるマーク（特に車線マーク(１８)）又は物体の位置を予想し、前記集合の距離画像点又は該距離画像点から求められた少なくとも１つのパラメータの値が所定の基準を満たすときに、前記距離画像点の集合を探し出されたマーク（特に車線マーク(１８)）又は物体に割り当てることを特徴とする、請求項２５記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項２７】
少なくとも１つの車線マーク(１８)について、その幅を算出することを特徴とする、請求項１４〜２６のいずれかに記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項２８】
少なくとも１つの車線マークについて、該車線マークが連続線及び破線のいずれであるかを求めることを特徴とする、請求項１４〜２７のいずれかに記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項２９】
車線(２３、２３'、２３''、３６)及び／又は道路の等級を予め定めておき、少なくとも１つの探し出された車線及び／又は該探し出された車線(２３、２３'、２３''、３６)を有する道路に対して、前記少なくとも１つの探し出された車線(２３、２３'、２３''、３６)の特性に応じて等級を割り当てることを特徴とする、請求項１４〜２８のいずれかに記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項３０】
車線変更の有無を調べることを特徴とする、請求項２９記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項３１】
距離画像の中で、車線マークに対して横向きに伸びる停止線に対応する距離画像点を探し出すことを特徴とする、先行するいずれかの請求項に記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項３２】
認識されたマークに基づいて交差点や合流点を認識することを特徴とする、先行するいずれかの請求項に記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項３３】
少なくとも車両(１２)前方の領域の一連の距離画像に基づいて物体の認識及び／又は追跡を行い、認識された車線マーク(１８)の伸び方及び／又は特性に基づき、物体認識又は物体追跡により認識された補助的物体の位置及び／又は特性も利用して、車線又は道路の伸び方が一時的に変化している場所（例えば工事現場）を認識することを特徴とする、先行するいずれかの請求項に記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項３４】
少なくとも車両(１２)前方の領域の一連の距離画像に基づいて物体の認識及び／又は追跡を実行し、他の車両に該当する物体に関して、該他の車両のうち少なくとも１台が車線変更を行ったかどうか調べることを特徴とする、先行するいずれかの請求項に記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項３５】
マーク認識に利用される車道領域のビデオ画像を距離画像とほぼ同時に取得し、そのビデオ画像の中で少なくとも１つのマーク(１８)に対応する特徴部分を探し出し、前記距離画像から算出されたマーク(１８)の位置、及び、少なくとも１つのビデオ画像において前記マーク(１８)に対応する少なくとも１つの特徴部分の位置に基づいて、距離画像取得用ビデオ画像センサに対する距離画像取得用センサの相対位置及び／又は向きの検査及び／又は算出を行うことを特徴とする、請求項１４〜３４のいずれかに記載の車道上のマークの認識方法。
【請求項３６】
プログラムコード手段を備えるコンピュータプログラムであって、それをコンピュータ上で実行したときに、請求項１〜３５のいずれかに記載の方法を実施するためのコンピュータプログラム。
【請求項３７】
コンピュータ読み取り可能なデータ記録媒体に記録されたプログラムコード手段を備えるコンピュータプログラム製品であって、それをコンピュータ上で実行したときに、請求項１〜３５のいずれかに記載の方法を実施するためのコンピュータプログラム製品。
【請求項３８】
少なくとも車両(１２)前方において車道上のマークを認識するための装置であって、その視野が検出領域を取り囲んでいる少なくとも１つの光電式センサ(１０)（好ましくはレーザスキャナ）、及び、前記光電式センサ(１０)に接続された、請求項１〜３５のいずれかに記載の方法を実行するために構成されたデータ処理装置(３２)を備える、車道上のマークの認識装置。
【請求項３９】
少なくとも１本の電磁放射ビームを発生させるための放射光源、
少なくとも１つの反射面を有するとともに回転軸又は旋回軸を中心に回転駆動又は旋回駆動可能な反射ユニットを含み、該反射ユニットにより前記放射ビームを検出領域(１４)にわたって動かす偏向装置、及び、
対象物による前記放射ビームの反射光を受光するための受光装置
を備え、前記回転駆動又は旋回駆動可能な反射ユニットの構成、あるいは、前記偏向装置の少なくとももう１つの反射面の配置及び構成は、
前記反射ユニットが第１の所定の角度セクタ内で回転軸又は旋回軸を中心に回転又は旋回した時には前記放射ビームが第１の移動面に沿って動き、該反射ユニットが第２の所定の角度セクタ内で回転軸又は旋回軸を中心に回転又は旋回した時には前記放射ビームが第２の移動面に沿って動くようになっており、
前記第１及び第２の移動面は、前記回転軸又は旋回軸に沿った投影面上で少なくとも部分的に交差し合い、その交差領域において前記回転軸又は旋回軸と異なる角度を成す
という構成を有するレーザスキャナ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はマーク認識方法に関し、特に車道上の車線を認識する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車やオートバイ等の原動機付き車両（以下、単に「車両」と呼ぶ）には、今後、車両前方の領域を監視して危険な状況を認識し、場合によっては車両の運転手に対して自動的に警報を発したり、ブレーキ操作等の車両制御に割り込んだりすることができるシステムが搭載される例が増えると考えられる。更に、このようなシステムを応用して、通常の走行中にハンドル操作や加速、減速といった車両制御の少なくとも一部に影響を与えることが考えられる。
【０００３】
特に本発明と関係のある走行状況は、連邦道（国道）やアウトバーン（高速道路）のような多車線道路上の走行である。この走行状況の重要な特徴は、車道が複数の車線に分割されていることである。通常、車道は、車線マークを該路面上に平らに塗ることにより車線に分割される。車線マークの部分は、車道の路面のうちマークが塗られていない部分よりも高い反射性を有する。車線マークには、例えば逆反射性材料を用いることができる。しかし、このような車線マークの自動認識は容易ではない。
【０００４】
また、車道上には、車線マークの他にも同様の警告マークが表示されていることが多い。これらの警告マークも自動認識できるようにすることが望ましい。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の課題は、車両前方において車道上のマーク（例えば車線マーク、好ましくは車線）を良好に認識することができる方法を提供することにある。
【０００６】
上記課題は請求項１に記載の特徴を有する方法により解決される。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る車道上のマークの認識方法は、車両に搭載された少なくとも１つの電磁放射センサ（例えばレーザスキャナ）により時系列的に取得される、該センサの検出領域と道路表面との交差部分の距離画像に基づくものであって、少なくとも１つの距離画像から少なくとも１つのマークに対応する距離画像点を探し出し、該距離画像点に基づいて前記マークの位置及び／又は形状を推定するものである。
【０００８】
電磁放射検出用センサの距離画像（深さ分解画像と呼ばれることも多い）とは、センサの検出領域を走査することにより取得される画素の集合のことであり、センサにより検出された対象物を構成する点又は領域（センサの解像度による）に対応する。この場合、画素は、それに属する対象点又は対象領域の位置に対応する座標を少なくとも含む。この座標は、ある面内（好ましくは、センサの視線方向に直交しない平面内）における、センサに対する位置の定義に用いられる。この座標から、例えばセンサから対象点又は対象領域までの距離を求めることができる。更に前記画素は、対象点のその他の特性データ、特に光学特性データ（例えば反射率）を含むことができる。この場合、センサによっては、検出領域の中に、対象物が存在しないにも関わらず画素が割り当てられている領域を設けてもよい。このようにすると、その領域にも適宜注目することができる。
【０００９】
前記のような距離画像の取得に用いるための電磁放射センサ自体は基本的に公知である。例えば光電式センサは、位置解像度が高いため、本発明の方法に好適である。あるいは、ステレオビデオカメラと、該ビデオカメラで取得された走査データを距離画像に変換する装置を有するシステムを利用してもよい。
【００１０】
しかしながら、好ましくは、少なくとも１本のパルス状の放射ビームで検出領域を走査するレーザスキャナを利用するようにする。このレーザスキャナでは、放射ビームが、所定の角度範囲を、好ましくは旋回しながら、塗り潰すように走査する。そして、対象物の一点又は一領域で反射される放射ビーム（多くの場合、拡散光）のパルスが検出される。このとき、距離測定のため、放射ビームが出射されてから戻ってくるまでの所要時間が測定される。こうして、ある画素に対して得られた走査データには、反射パルスが検出される角度、及び、放射パルスの所要時間により定まるレーザスキャナから対象点又は対象領域までの距離が、座標として含まれている。放射としては、例えば可視光又は赤外光が挙げられる。
【００１１】
この場合、前記センサは、距離画像を時系列的に、好ましくは等時間間隔で取得する。このとき、個々の画像に含まれる画素を次々に続けて検出する必要はない。
【００１２】
走査データを画素に変換する時には、更に、例えばセンサの移動に関する補正を行ってもよいが、これは必須ではない。
【００１３】
基本的に、検出領域は車両に対して任意の位置に配置することができるが、少なくとも車両後方の領域まで検出領域が延在するようにすることが好ましい。また、少なくとも車両前方の領域まで検出領域が延在するようにすることが特に好ましい。ここで、車両前方の領域とは、例えば車両から見て前進方向あるいは走行方向に存在する領域のことをいう。この場合、前進方向は、例えば車両の長軸に平行な方向とすることができる。
【００１４】
前記センサは、一方で、車道表面上の点又は領域、特に車道表面上のマークが検出可能となるように、前記センサの検出領域と車道の表面が、好ましくは車両の前方において該車両に対して予め定められた領域の中で互いに交差するように、向きを調整する。
【００１５】
本発明により、車道上のマークが認識される。ここで、マークの例としては、例えば車道表面に平らに（例えば筋状に）塗られたマークや、車道に固定されたマーク鋲（例えば反射器を備えるもの）が挙げられる。
【００１６】
本発明により、少なくとも１つの距離画像から、前記のようなマークの少なくとも１つに対応する距離画像点が探し出される。本発明では、マークの特性を利用することで、センサで使われている電磁放射がマークに入射したときには、車道表面のうちマークがない領域でされる場合とは異なる強度及び／又は方法で反射されるようにする。例えば、車両が平坦な車道上で通常の姿勢にあるときに、車道のうちマークが無い領域から反射されて帰ってくる電磁放射は強度が低すぎるためにセンサにより検出されないのに対し、マークからはセンサによる検出に十分な強度の電磁放射が反射されて返ってくる、というようにセンサの検出領域を調整することができる。
【００１７】
前記距離画像点は、車道表面のうち検出された領域（つまりマーク）の位置を表すものであるため、車両の長軸方向に直交する平面内で取得された車両前方の様子のビデオ画像を解析しなくても、マークの位置及び／又は形状を簡単に求めることができる。
【００１８】
本発明に係る方法は周期的に実行し、各周期（サイクル）において該サイクルで取得された距離画像を少なくとも１つ処理することが好ましい。
【００１９】
本発明の発展形態及び好ましい実施形態は、特許請求の範囲の従属項、発明の詳細な説明及び図面に記載されている。
【００２０】
車道上の１つのマークに対応する距離画像点を探し出すには、まず、１つの距離画像から、マークを探し出す上で特に重要な距離画像点を選び出すという方法がある。
【００２１】
そのためには、様々な基準を択一的又は累積的に利用することができる。例えば、少なくとも暗黙的にマークの特性を利用することで、センサで使われている電磁放射がマークに入射したときには、塗装マークや固定マークがない車道表面で反射される場合とは異なる強度及び／又は異なる方法で反射されるようにすることができる。
【００２２】
それゆえ、マークの認識のために、センサに対する相対位置が固定された基準点からの距離、あるいは、車両の長さ方向に対して横向きに伸び、センサに対する相対位置が固定された基準線からの距離が所定の下限値を超えている距離画像点だけを利用するとよい。基準線としては、例えば直線が挙げられる。この場合、前記下限値は、センサから発せられて車道表面で反射された電磁放射はセンサで検出可能な強度では反射されないのに対し、基準点又は基準線からの距離が少なくとも該下限値に近い位置にある車道上のマークで反射された放射はセンサで検出可能となるように、設定することが好ましい。基準点の例としては、例えば、距離画像点を記述するための座標系の基本として用いられるセンサ座標系が挙げられる。この座標系は、例えば、電磁放射を検知できるセンサの受光素子あるいは光検出素子の中心に配置することができる。基準線としては、例えば、車両の長さ方向に対して横向きに伸びる、センサ座標系の軸の１本が利用できる。前記下限値の設定においては、所定の地理的地域で典型的に使用され、所定の最短使用時間（すなわち道路上での露出時間）後に典型的かつ平均的な汚染条件下で典型的な状態を示しているマークを前提にすることが好ましい。
【００２３】
マークを探し出すために利用すべき距離画像点を得るためには、車両が平坦な車道上で通常の姿勢にあるときに、センサの検出領域が早くとも前記下限値に対応する距離で車道表面に対面するようにセンサを調節することが好ましい。
【００２４】
あるいは、前記基準点又は基準線からの距離画像点の距離が下限値を超えているかどうか、距離画像点毎に調べてもよい。特に、センサを搭載した車両の上下の揺れ（これは走行中に起りうる）が起きたときには、たとえマークのない通常の車道表面上で取得された距離画像点があっても、それがマークの算出に利用されることがないように、下限値を選択するとよい。
【００２５】
車線マークを認識するために、更に、マークの伸び方を仮定してもよい。例えば、車線マークが少なくとも車両の近傍において該車両の長さ方向にほぼ直線的に伸びているものと仮定することができる。この場合、マークを探し出すために、センサに対する相対位置が固定された基準点からの距離、あるいは、車両の長さ方向に対して横向きに伸び、センサに対する相対位置が固定された基準線からの距離が所定の上限値を下回っている距離画像点だけを利用するとよい。前記上限値は、道路が典型的な伸び方をしている場合に車線マークがほぼ直線で表現できるように選択することが好ましい。前記基準線は特に直線とすることができる。この直線は、先に言及した基準の場合と同様に、センサ座標系の軸の１本とすることができる。
【００２６】
車道表面にある物体がセンサの検出領域に入ることがある。しかし、このような物体は距離画像からマークを探し出す上で邪魔になる可能性がある。そこで、マークを探し出すために、少なくとも１つの所定の基準に従って車道表面上又は車道横の地面領域上の点又は領域に対応する距離画像点だけを利用することが好ましい。このような距離画像点は様々な方法で探し出すことができる。例えば、パルス状の走査放射ビームを使用するセンサであって、パルスがセンサを出てから物体により反射されてセンサに戻るまでの所要時間を求めることで距離が定まるように構成されたセンサを用いる場合は、パルスがその伝播方向と鋭角を成す平面に入射したとき、すなわち、パルスが平面をかすめるように入射したときに発生するパルスの形状の変化及び／又はパルスの振幅、高さ又は面積の変化を利用することができる。このような方法は、例えばドイツ特許庁書類番号DE 101 41 294 A1のドイツ特許出願（タイトル："Verfahren zur Bodenerkennung"（地面認識方法）、出願日：2001年8月23日）に記載されており、その内容は関連付けによりここに本願の記載として取り込まれるものとする。その方法は、例えばセンサにより受信されたパルスの所定レベルにおける幅を利用してパルスの評価を行うもので、更に好ましくは、受信パルスの特性のうち反射パルスのエネルギーを示すもの、例えばパルスのピークレベルや面積も組み合わされる。この方法によれば、パルスを反射している点又は領域の既知の距離との関連から、パルス伝播方向に対する領域の傾き及びパルス伝播方向における領域の傾きだけでなく、領域の反射率も算出することができる。
【００２７】
車両が首を縦に振るような動き（以下、「ピッチング」と呼ぶ）をすると、車両の走行方向に対して横向きに伸びるカーブに沿って並び、車道上のマークには対応しない距離画像点が、車両に搭載されたレーザスキャナにより検出されることがある。このような距離画像点は車道上のマークを探し出す上で邪魔になることがある。従って、センサで検出された車道表面上の点又は領域に対応する距離画像点のうちマークに該当しないものを探し出し、その距離画像点をマークの認識に利用しないようにするとよい。
【００２８】
このような画素を探し出すには、旋回する電磁放射ビームで検出領域を走査することにより距離画像点を取得するとともに、マークに対応しない距離画像点を探し出すために、旋回する放射ビームの中心光が車道表面に入射する線に沿って車道表面上に並んだ距離画像点を探し出すことが好ましい。距離画像の取得に適したレーザスキャナを使用した場合、狭小な旋回角度範囲では前記線を例えば直線で近似することができる。この場合、車線マークを探し出すには、車両の走行方向又は長さ方向に対して横向きに伸びる直線に沿って並んだ距離画像点を探し出し、その距離画像点をマークの認識には利用しないようにすることが好ましい。このような距離画像点を探し出すには、車両の長さ方向及び／又は走行方向に平行な方向における距離画像点の位置分布から山つまりピークを探すことが好ましい。前記位置分布を得るには、例えば、距離画像点の位置座標の成分のうち車両の長軸に平行な方向の成分を、前記長軸に沿って伸びながら互いに隣接した区間すなわち「ビン」に割り当て、図で表した場合にヒストグラムが得られるようにするとよい。例えば、車両の長軸及び／又は走行方向と平行になった１本の軸を有するデカルト座標系を定義し、該座標系内に距離画像点をプロットする場合、上記のような方法を用いれば、長さ方向に対して横向きに伸びる直線に沿って並んでいるためマークの認識には利用されない距離画像点を、簡単かつ即座に探し出すことができる。
【００２９】
更に、マークを探し出すために利用される（選択される）距離画像点は、マークの光学的特性そのものを利用して認識することもできる。そのためには、電磁パルスを送出し、対象物（例えば車道表面）又は車道表面上のマークから反射されてくるパルスを受信することにより、距離画像を取得し、その際、少なくとも１つの距離画像点に対して、対象物の特性に依存する、反射パルスの少なくとも１つの特性に関する少なくとも１つの情報を割り当てるとともに、マークに対応する距離画像点を探し出すために、前記パルスの前記少なくとも１つの特性を利用することが好ましい。
【００３０】
上記の場合、反射パルスの特性として、パルスの幅及び／又は高さ及び／又は面積を利用することが特に好ましい。反射パルスはエコーパルスとも呼ばれる。パルスの幅は、パルスの強度又はパワーの時間的推移と関係がある。この場合、エコーパルスの幅として、例えば、エコーパルスの絶対幅を利用することができる。絶対幅とは、エコーパルスが所定レベルになる（すなわちそのレベルを上回るか、下回る）２つの時点の間隔のことである。エコーパルスの絶対幅は、公知のレーザスキャナを使用する場合に簡単に算出できる量であるという点で有利である。
【００３１】
パルスの幅は、まず、そのパルスを反射している領域の放射方向に対する傾きに依存している。傾きによるこの影響は、先に言及したドイツ特許出願第DE 101 41 294 A1号に記載されている。また、エコーパルスの幅は、検出される領域の反射率にも依存している。従って、エコーパルスの絶対幅に加えて、送出パルスに関する知識との関係から反射率を少なくとも近似的に導出できるようなエコーパルスの他の特性（例えば、エコーパルスの面積や最大強度）も検出することが好ましい。
【００３２】
車両がピッチングすると、距離画像に対応する検出領域が車両の前方で地面又は車道に非常に近いところまで揺動し、車道上のマークが全く、または十分に（つまり、それがマークと認識できる程度に）検出できないことがある。従って、ほぼ同時に検出される少なくとも２つの平行な又は互いに鋭角を成して伸びる検出領域の少なくとも２つの距離画像を利用し、マーク認識に関しては前記２つの距離画像の距離画像点を単一の距離画像の距離画像点のように処理することが好ましい。２つの距離画像は互いに接していることが好ましいが、両者が重なり合ったり、完全に分離していたりしていてもよい。２つの距離画像の距離画像点はいわば重なり合って１つの全体距離画像となり、その中で車道上のマークが探し出される。たとえ急ブレーキ等のために車両がピッチングしたとしても、マークに対応する距離画像点を見つけ出すことができる。２つの距離画像は、少なくとも２個のほぼ同時に動作するセンサにより取得することができるが、単一のセンサで２つの距離画像を同時に取得するようにしてもよい。このように距離画像を同時に取得するためのセンサは、先に言及したドイツ特許出願第DE 101 41 294 A1号に記載されており、ここでもその内容のうちセンサに関連する部分が本願の記載として取り込まれるものとする。
【００３３】
車道上のマークは面積がかなり小さいことがよくあるが、この場合、１つの距離画像だけではマークがあまりはっきり現れないことがある。従って、マークの探索を一連のサイクル毎に実行するとともに、現在のサイクルにおけるマークを探し出すには、連続して取得された少なくとも２つの距離画像を利用することが好ましい。この方法は、例えば、あまり曲がっていない多車線の道路上を走行する場合に有利である。なぜなら、例えば、車線マークがほぼ直線に沿って伸びているため車両もその直線に沿って走行し、また、両方の距離画像の距離画像点もその直線に沿って並ぶからである。これにより、前記直線及び車線マークが簡単に認識できる。
【００３４】
上記の場合、少なくとも１つの距離画像の距離画像点のうち少なくともマークを探し出すために選ばれた距離画像点を、車道に対する車両の自己運動に関して補正することが特に好ましい。このとき、車両自体の運動のあらゆる成分に関して補正を行う必要はない。少なくとも車両の長軸の向き、すなわち車両のヨーイングに関して補正を行うことが好ましい。この補正により、異なるサイクルで採取された距離画像点が少なくとも部分的に同一の座標系に変換されるため、車道上のマークの認識に利用できる画素の数が多くなる。
【００３５】
本発明に係る方法によれば、車道上の任意のマークそのものを認識することができる。しかし、マークに対応する距離画像点により与えられる形状を求めるとともに、方向又は速度等の特徴に対応する少なくとも１つの所定の形状と比較することが好ましい。このような情報は、検出領域のビデオ画像に基づくビデオ画像加工処理では容易には取得できない。
【００３６】
上記方法の代わりに、あるいはそれに加えて、マークに対応する距離画像点により与えられるマーク形状を求めるとともに、それが立入禁止領域を成しているかどうか調べてもよい。このようにすると、車道上の車両通行禁止領域を示すために反射性の縞を島等の形状に塗って成る立入禁止領域を簡単に認識することができる。
【００３７】
車道上のマークの好例としては、車両１台分の車線を少なくとも１本画定する車線マークが特に挙げられる。従って、車線マークを認識するため、特に車道上で車線マークにより画定される車線を認識するために、少なくとも１つの距離画像の距離画像点のうち車線マークに対応する距離画像点を探し出し、その距離画像点に基づいて、車線マークの位置及び／又は伸び方、特に車線の位置及び／又は伸び方を推定することを、上記方法の代わりに、あるいはそれに加えて、行うことが好ましい。距離画像を利用すれば、車両の長軸に直交する一平面内で取得された、車両前方の様子を示すビデオ画像を解析しなくても、車線マークの位置及び方向を非常に簡単に求めることができ、更に、求められた車線マーク同士の相対位置を求めることにより、車線の位置及び方向も同様に求めることができる。
【００３８】
車線の認識には、距離画像のうち、例えば、先に述べた基準に従って探し出された距離画像点を利用することできる。このとき、車線マークに対して横向きに伸びる停止線が車道上のマークとして現れる可能性があるため、距離画像点のうち、センサにより検出された車道表面上の点又は領域に対応する距離画像点であって、車線マークではない距離画像点を探し出し、その距離画像点を車線マークの認識に利用しないようにすることが特に好ましい。例えば、本発明の方法を周期的に実行する場合、車線マークに対応していない距離画像点を探し出すためには、先行サイクルにおいて少なくとも１本の車線マークに対して横向きの方向に伸びる線（特に直線）に沿って並んでいた距離画像点を探し出すことが好ましい。例えば処理の初期化段階のように、まだ車線マークが見つかっていない場合は、デジタル地図により与えられる車両の位置及び方向の知識に基づいて車線マークの方向を推定し、その車線マークを利用して前記線を定義することができる。
【００３９】
個々の車線マークは、選択された距離画像点に基づいて、様々な方法で認識することができる。
【００４０】
本発明に係る方法の変形例では、車線マークの認識（好ましくは直線の確定）にハフ変換（Hough Transformation）を用いることが好ましい。ハフ変換とは、元々はハフの米国特許第3,069,654号に開示された方法の一般名称であって、画像処理の分野では基本的に公知であり（例えば、以下の文献を参照：Haberaecker, P. "Praxis der digitalen Bildverarbeitung und Musterkennung", Carl Hanser Verlag, ミュンヘン, 1995年; Braeunl, Thomas, Feyer, Stefan, Rapf, Wolfgang, Reinhardt, Michael, "Parallele Bildverarbeitung", Addison-Wesley, ボン, 1995年, IXページ, 205; Jaehne, Bernd, "Digitale Bildverarbeitung", Springer Verlag, ベルリン, 1991年）、ビデオ画像の中で予め定められた幾何学的形成物（特に直線）を見つけ出すために利用される。この変形例は、車線マーク（特に直線的な車線マーク）をその方向に関係なく簡単に認識できるという点で有利である。
【００４１】
例えば高速道路を走行する場合のように、車両がほぼ車線マークに沿って移動する状況はよくある。このような場合、車両の長軸に対して非平行に伸びる探索線に沿った方向における、車線マークの探索のために選択された距離画像点の位置の分布を分析することが好ましい。選択された距離画像点には、距離画像の全ての距離画像点が該当しうるが、好ましくは、先に述べた基準に従って選択された距離画像点を利用する。前記位置分布では、車線マークの領域に山が現れる。
【００４２】
前記探索線の伸び方は、全体として車両の長軸に平行でない限り、原則的に任意であるが、好ましくは直線を用いる。
【００４３】
本発明に係る方法の変形例では、前記探索線を車両の長軸に対して横向きに伸びる直線とすることが好ましい。車両の長軸の位置は車両及びそれに搭載されたセンサに関して不変であるため、特に簡単に探索線を探し出すことができる。
【００４４】
上記方法の代わりに、車線マークの認識を一連のサイクル毎に繰り返し実行し、先行サイクルにおいて少なくとも１本の車線マークに対して横向きの方向に伸びる探索線を用いてもよい。この代案によれば、センサを搭載した車両が車線変更を行っている間でも、車線マークを良好に認識することができる。
【００４５】
更に、前記探索線は、前記分布に現れる山の形が特にはっきり強調されるように選定することが好ましい。そのためには、例えば、先に説明した代案で選定される２つの探索線の一方を出発点として、該探索線に沿った山の幅が特に狭くなり、山の形が特にはっきり現れてくるように、該探索線を回転させるとよい。
【００４６】
上記の場合、探索線上への距離画像点の投影点の山を探し出すことにより、車線マークに対応する距離画像点を認識することが特に好ましい。距離画像点の座標表現にデカルト座標系を用いる場合、車両の長軸及び／又は走行方向への垂線を探索線として選定し、それに対応する成分が探索線もしくは車両の長軸及び／又は走行方向に対して横向きの方向における距離画像点の位置を直接表すようにすれば、距離画像点の該当成分が投影点を示すようになる。
【００４７】
上記の場合、山に対応する車線マークの位置及び／又は伸び方は、その投影点が山の構成部分となっている（つまり、山の中に存在する）距離画像点に基づいて、例えば線形回帰のような比較処理により、求めることができる。
【００４８】
上記の場合、山を探し出すために、好ましくは互いに隣接して探索線沿いに並んだ複数の区間を定め、各区間に含まれる距離画像点の投影点の数を求めることが好ましい。これを図で表すと、その頂点つまりピークが山つまり車線マークの位置を示すヒストグラムに相当するものができあがる。これとの関連で、前記区間は「ビン」と呼ばれることも多い。探索線を調整する場合は、例えば、出現するピークの幅が特に狭くなるように探索線（特に好ましくは直線）を回転させればよい。
【００４９】
このような評価方法では、測定誤差や車道上の小さな物体に起因して距離画像点の山が現れることがある。このような山は、含んでいる距離画像点の数が非常に小さく、車線マークに相当しない。そこで、１つの区間に含まれる距離画像点の投影点の数が分布の局所的極大値であるとともに所定の閾値を超えている場合に、車線マークに対応する山を確定することが特に好ましい。前記閾値は、例えば測定誤差による雑音の期待値に依存する絶対的な値でもよく、単に最も高い山の投影点の数に対する相対的な値でもよい。この場合、山は分布内のピークに相当する。
【００５０】
上記方法の代わりに、あるいはそれを補う形で、隣接する区間における距離画像点の投影点の数の差が所定の閾値を超えた場合にのみ、車線マークに対応する山を確定するようにしてもよい。
【００５１】
その他、離散的分布における山の認識方法として当業者に知られているいかなる方法でも利用可能である。
【００５２】
ここまで説明してきた処理手順を用いれば、車線マークに対応する可能性のある距離画像点を探し出すことができる。しかし、原理的には、距離画像点が、これまで説明してきた基準の少なくとも１つにより車線マークに対応するものと認識されながらも、実際にはそうではない、ということが起こりうる。このような誤解析をできるだけ十分に回避できるようにするために、車線マークに対応する可能性がある距離画像点の集合を少なくとも１つを探し出し、少なくとも１つの尤度基準を使用して、前記距離画像点の集合が車線マークに属するものかどうか決定することが好ましい。尤度基準としては、例えば、隣接する車線マーク間の距離や、隣接する車線マークの数が挙げられる。このような車線マーク（あるいは車線）の特性値は多くの国々が政令や法律で規定しているため、それに応じた尤度基準を選定することができる。
【００５３】
これに関連しては、例えば、少なくとも１本の車線マーク又は車線を探し出すためにデジタル地図を補足的に利用してもよい。この場合、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）で車両位置を特定した後、その位置における道路タイプを特定するようにすることができる。道路タイプが分かれば、例えば、車線数の候補値及び／又は車線の最大曲率の候補値を確定することができる。
【００５４】
本発明に係る方法では、原理的には、１つの距離画像又は一連の複数の距離画像に基づいて、部分的又は完全な補正を行った後の車両自体の運動を評価するだけで十分であり、その評価は、先行サイクルにおける評価と無関係に行うことができる。しかし、評価の信頼性を高めるためには、マークを対象として距離画像に基づく物体追跡を行うことが好ましい。これによれば、マーク（特に車線マーク）に対応する可能性があるものとして見つかった距離画像点の集合を、先行サイクルで既に認識済みのマークに、非常に簡単に割り当てることができる。マークに相当する物体をこのように追跡することは、車線マークの場合に特に有利である。なぜなら、車線マークは車両の走行方向又は長さ方向に沿って長距離にわたって伸びていることが特に多いため、まずその位置が予想しやすく、更に、先行サイクルで認識された車線マーク部分が現在のサイクルで認識すべき車線マーク部分と重なり合う確率が高いからである。
【００５５】
上記の場合、マーク実物の現在の位置及び現在の形状、あるいは車線マーク実物の現在の位置及び現在の伸び方は、そのマーク（特に車線マーク）に属する距離画像点の集合から求めることができる。車線マークの場合なら、例えば線形回帰のような比較処理で求めることができる。
【００５６】
物体追跡のためには、マーク（特に車線マーク）の探索を一連のサイクル毎に実行し、現在のサイクルにおいてマーク（特に車線マーク）に対応する可能性がある距離画像点の集合を探し出し、先行サイクルにおいて探し出されたマーク（特に車線マーク）に対応する物体の位置及び／又は方向に基づいて、現在のサイクルで探し出されるマーク（特に車線マーク）又は物体の位置を予想し、前記集合の距離画像点又は該距離画像点から求められた少なくとも１つのパラメータの値が所定の基準を満たすときに、前記距離画像点の集合を探し出されたマーク（特に車線マーク）又は物体に割り当てることが特に好ましい。前記基準としては、例えば、前記集合の距離画像点の分布の形状及び／又は方向に関する基準、並びに／もしくは、先行サイクルにおいて探し出されたマーク（特に車線マーク）又は該マークに対応する物体と比べた場合の、車両の長軸（又は車両の走行方向）に対して横向きの方向における前記集合の距離画像点の位置との比較に関する基準が挙げられる。
【００５７】
認識された（又は探し出された）マーク（特に車線マーク）から、更に別の情報を得ることができる。
【００５８】
車線マーク及び車線の分類を容易にするためには、少なくとも１つの車線マークについて、その幅を算出することが好ましい。この幅は、例えば、車線マークに対応する距離画像点の、平衡線を中心とするばらつきを、該距離画像点全体にわたって求めることにより算出することができる。
【００５９】
更に、少なくとも１つの車線マークについて、該車線マークが連続線及び破線のいずれであるかを求めることが好ましい。この情報も分類の容易化に役立つ。
【００６０】
更に、車線及び／又は道路の等級を予め定めておき、少なくとも１つの探し出された車線及び／又は該探し出された車線を有する道路に対して、前記少なくとも１つの探し出された車線の特性に応じて等級を割り当てることが好ましい。車線の等級は、例えば、典型的な車線幅及び／又は曲率の基準範囲により定義される。道路の等級は、例えば、種類、及び／又は、幅及び／又は相対位置の可能範囲（特に、車線マークの距離の可能範囲）、及び／又は、車線マークの曲率の可能範囲により与えられる。これらの値の範囲は、特に、各地域における道路建設に関する行政基準により与えられる。
【００６１】
更に、車線変更の有無を調べることが好ましい。距離画像取得用センサを搭載した車両が車線を変更したかどうかは、例えば、車線マークを独立に又は物体追跡により認識するサイクルを繰り返し実行する間、車線マークの動き（特に、車線マークの該当方向の動き）を監視することにより、調べることができる。例えば認識された全車線の、車両又はセンサに対する向きが変わるような変化が起きた場合は、車線変更があったものと推論することができる。ただし、調べることができるのは車線マーク又は車線に対するセンサの相対位置だけである。
【００６２】
さらに、距離画像の中で、車線マークに対して横向きに伸びる停止線に対応する距離画像点を探し出すことが好ましい。このような距離画像点を探し出すには、例えば、先に述べたハフ変換を利用することができる。あるいは、車両の長軸もしくは少なくとも１本の車線マーク又は車線に平行な線（特に直線）の上への距離画像点の投影点の山を探してもよい。これは車線マークの探索と同様に実行することができる。停止線の探索では、距離画像点の認識に利用される放射ビームが旋回する際に通る車道上の線に沿った距離画像点の除去を実行しないことが好ましい。
【００６３】
本発明に係る方法を更に発展させて、認識されたマークに基づいて交差点や合流点を認識することが好ましい。そのためには、例えば、車線マークに対して横向きに伸びるマーク（例えば、停止線や、横切っている道路の車線マーク）を利用することができる。交差点や合流点の自動認識は、例えば、センサの位置又はセンサを搭載している車両の位置をデジタル地図との関係から求めたり、速度超過状態での交差点や合流点への接近により想定される危険を自動報知するために利用することができる。
【００６４】
更に、少なくとも車両前方の領域の一連の距離画像に基づいて物体の認識及び／又は追跡を行い、認識された車線マークの伸び方及び／又は特性に基づき、物体認識又は物体追跡により認識された補助的物体の位置及び／又は特性も利用して、車線又は道路の伸び方が一時的に変化している場所（例えば工事現場）を認識することが好ましい。例えば工事現場の場合、車線が狭くなったり、車線マークが急に大きく曲がったりするといった特徴が利用できる。例えば、距離画像の中で、このように車線の伸び方が一時的に変化している場所（例えば工事現場）に特徴的な対象物又は物体を探してもよい。前記対象物又は物体としては、特に、警告標識、円錐状のパイロン、あるいは通行止めの横木が挙げられる。
【００６５】
他の考えられる危険状況を認識するため、更に、少なくとも車両前方の領域の一連の距離画像に基づいて物体の認識及び／又は追跡を実行し、他の車両に該当する物体に関して、該他の車両のうち少なくとも１台が車線変更を行ったかどうか調べることが好ましい。
【００６６】
例えば、ビデオカメラ等のビデオセンサを備えるビデオシステムを補助的に利用する場合、探し出されたマーク（好ましくは、探し出された車線マーク）を利用して、前記ビデオセンサに対する本発明のセンサの向きを継続的に検査することができる。マーク（特に車線マーク）は、十分な照明さえあれば、センサだけでなくビデオセンサでも検出可能だからである。このことから、マーク認識に利用される車道領域のビデオ画像を距離画像とほぼ同時に取得し、そのビデオ画像の中で少なくとも１つのマークに対応する特徴部分を探し出し、前記距離画像から算出されたマークの位置、及び、少なくとも１つのビデオ画像において前記マークに対応する少なくとも１つの特徴部分の位置に基づいて、距離画像取得用ビデオ画像センサに対する距離画像取得用センサの相対位置及び／又は向きの検査及び／又は算出を行うことが好ましい。例えば、ビデオ画像における車線マークの消失点が、そのマークに対応する探し出された車線の位置と整合しているかどうか検査すればよい。
【００６７】
前記検査は、必ずしも継続的に行わなくてもよいが、継続的に行う方が好ましい。そうすれば、振動や軽微な打撃、温度の影響による調整ずれを速やかに認識し、それに応じてビデオ画像や距離画像の処理パラメータを修正することによりずれを補正することができる。
【００６８】
本発明の別の対象は、プログラムコード手段を備えるコンピュータプログラムであって、それをコンピュータ上で実行したときに、本発明に係る方法を実施するためのコンピュータプログラムを提供することである。ここで、コンピュータとは、例えばプロセッサ、メモリ及びデータ入出力インタフェースを備えるあらゆるデータ処理装置を意味する。特に、デジタル信号プロセッサを備えるコンピュータを利用することができる。
【００６９】
本発明の更に別の課題は、コンピュータが読み取り可能なデータ記録媒体に記録されたプログラムコード手段を備えるコンピュータプログラム製品であって、それをコンピュータ上で実行したときに、本発明に係る方法を実施するためのコンピュータプログラム製品を提供することである。データ記録媒体の例としては、例えば、半導体部品、ＣＤ、ＤＶＤ又はフレキシブルディスクといった形態の不揮発性メモリが挙げられる。
【００７０】
更にまた、本発明の課題は、少なくとも車両前方において車道上のマークを認識するための装置であって、その視野が検出領域を取り囲んでいる少なくとも１つの光電式センサ（好ましくはレーザスキャナ）、及び、前記光電式センサに接続された、本発明に係る方法を実行するために構成されたデータ処理装置を備える車道上のマークの認識装置を提供することである。
【００７１】
前記データ処理装置は、例えば、距離画像から車線マークに対応する距離画像点を探し出すための装置、並びに、探し出された距離画像点に基づいて車線マークの位置及び／又は伸び方を算出するための装置を含むものとすることができる。
【００７２】
本発明の更に別の課題は、例えば少なくとも車両前方において車道上のマークを認識するための装置の一部として利用可能なレーザスキャナであって、
少なくとも１本の電磁放射ビームを発生させるための放射光源、
少なくとも１つの反射面を有するとともに回転軸又は旋回軸を中心に回転駆動又は旋回駆動可能な反射ユニットを含み、該反射ユニットにより前記放射ビームを検出領域にわたって動かす偏向装置、及び、
対象物による前記放射ビームの反射光を受光するための受光装置
を備え、前記回転駆動又は旋回駆動可能な反射ユニットの構成、あるいは、前記偏向装置の少なくとももう１つの反射面の配置及び構成は、
前記反射ユニットが第１の所定の角度セクタ内で回転軸又は旋回軸を中心に回転又は旋回した時には前記放射ビームが第１の移動面に沿って動き、該反射ユニットが第２の所定の角度セクタ内で回転軸又は旋回軸を中心に回転又は旋回した時には前記放射ビームが第２の移動面に沿って動くようになっており、
前記第１及び第２の移動面は、前記回転軸又は旋回軸に沿った投影面上で少なくとも部分的に交差し合い、その交差領域において前記回転軸又は旋回軸と異なる角度を成す
という構成を有するレーザスキャナを提供することである。前記反射面は平面である必要はない。前記移動面は平面状にすることができるが、必ずしも平面でなくてもよい。
【００７３】
上述のように、本発明に係るレーザスキャナは、少なくとも２つの部分から成る検出領域を備えている。前記２つの部分は少なくとも部分的に重なり合うことができる。第１の部分は、第１の角度範囲における反射ユニットの回転又は旋回及びそれに応じたレーザビームの前記第１の移動面に沿った移動により形成され、第２の部分は、第２の角度範囲における反射ユニットの回転又は旋回及びそれに応じたレーザビームの前記第２の移動面に沿った移動により形成さる。偏向装置の構成及び移動面の位置を適切にすることにより、例えば、移動面の位置に対応して傾くとともに、互いに対しても傾いた２つの部分を有する検出領域が得られる。
【００７４】
上記方法では、反射面として平面鏡等を有する回転駆動又は旋回駆動可能な反射ユニットを１つ備えるレーザスキャナにおいては、前記回転軸又は旋回軸が車両の立地面に対してほぼ垂直に向く形で該車両に反射ユニットを取り付けた場合に該車両の前方の監視領域を走査するために実際に必要となる角度範囲よりも広い角度範囲にわたって、反射ユニット及び放射ビームを旋回させることができる、ということを利用している。本発明に係る偏向装置の構成によれば、前記反射ユニットの回転又は旋回により、他の構成では全く又は部分的にしか検出に利用できない前記第２の所定の角度セクタの内部において、車道表面（特に車道の縁部）の補助的な部分を、前記第１の角度範囲における前記反射ユニットの動作及びそれに応じた放射ビームの前記第１の移動面に沿った移動により車道表面の更に上の方に形成される検出領域を狭めることなく、１つのレーザスキャナだけで簡単に検出することができる。
【００７５】
この効果を得るには少なくとも３通りの方法がある。また、各方法を組み合わせることも可能である。
【００７６】
例えば、追加の反射面を全く使わない場合、前記反射ユニットの反射面として適宜形状（例えばアーチ状）の鏡を用いることができる。あるいは、適宜構成を有するか、互いに相対的に配置されるか、あるいはその両方が該当する少なくとも２つの反射面を反射ユニットに設けてもよい。
【００７７】
３番目の方法として、前記偏向装置が、放射ビームを回転（特に旋回）させるために前記回転軸又は旋回軸を中心に回転駆動可能な反射ユニットと、前記放射ビームが前記第２の所定の角度セクタ内において前記第２の移動面に沿って回転又は旋回する際に該旋回する放射ビームを偏向させるための別の反射面とを備えるようにすることができる。好ましくは、前記別の反射面又は鏡を２面使用し、それらをレーザスキャナの両側に配置する。
【００７８】
前記２つの角度範囲にわたり、好ましくは３６０度、反射ユニットを回転又は旋回するようにすれば、単一の駆動源と単一の回転可能ユニットだけを用いて、レーザスキャナの検出領域のうち、互いに対して傾いた少なくとも２つの部分を検出することができる。検出領域の各部分の位置に応じて、該検出領域がより高い周波数及び／又は拡大率で走査されるようになる。
【００７９】
放射ビームがそれにそって移動する移動面としては、平面が挙げられる。放射ビームの横断面が回転対称性を有してない場合、移動面に沿った移動の間にその横断面も回転することがある。
【００８０】
本発明は道路交通用の車両に好適に利用できるが、車線上のマークに従って車両を運転する自律運転システムに応用すると有利である。
【実施例】
【００８１】
次に、本発明の模範的な例について図面を参照しながら更に説明する。
【００８２】
図１及び図２において、車両１２の前面には、車両１２の前方にある対象物及び地面を検出するために、レーザスキャナ１０が搭載されている。レーザスキャナ１０は、該レーザスキャナの位置を基点として、車両１２の長軸Ｌに対して対称に約１８０度の角度をカバーする全体検出領域１４を備えている（ただし、図１ではその一部しか図示していない）。図１及び図２に示した全体検出領域１４は概略的に描いたもので、描画の都合上、特に半径方向に大幅に縮小されている。全体検出領域１４には、例として、車両１２に対して相対移動する対象物１６（ここでは他の車両）と、道路の車道２２の表面２０にある線状の車線マーク１８が存在している。車道２２は、例えば上下線に対応する２本の車道を有するアウトバーンのいずれかの車道に相当する。
【００８３】
逆反射性材料等から成り、外見上は車道表面２０の一部を成す車線マーク１８は、ドイツのアウトバーン関連基準に従って配置及び構成されている。車線マーク１８は、基準に則った間隔で並んだ平行な車線２３、２３'及び２３''を構成している。
【００８４】
図１及び図２に概略的に示したように、全体検出領域１４は、互いにほぼ隣接した４つの部分検出領域２４、２４'、２４''及び２４'''から成る。これら部分領域は、車道２２又は車道表面２０への投影像（図１参照）の形状が同じであり、重なり合いながら互いに傾いている。車道表面が平坦な場合、車両１２にレーザスキャナ１０を適切に取り付けることにより、車道表面２０の断片２６が部分リング状に検出されるように部分検出領域２４及び車道表面２０を交差させることができる。車道２２のうち更に遠方にある部分は、断片２６につながっている断片２６'と車道表面２０とが交差している部分検出領域２４'で検出可能である。ここで、断片２６の内縁部は車両１２から約１０ｍの位置にあるため、車両１２がピッチングしたとしても、車道表面２０の断片２６は常に検出可能である。図１及び図２では断片２６及び２６'の幅が互いの縮尺どおりには再現されていない。例えば、断片２６'の幅は狭めに描かれている。
【００８５】
レーザスキャナ１０は、一定角速度で旋回する、線状の断面を有するパルス状のレーザ放射ビーム２８を用いて、４つの部分検出領域２４、２４'、２４''及び２４'''に対応する走査平面内において、基本的に公知の方法で全体検出領域１４を走査する。このとき、同様に循環的に、一定の時間間隔Ｔで、時刻τｉに、中心角αｉを中心とする一定の角度範囲内で、前記レーザ放射ビーム２８がその時々の部分検出領域２４、２４'、２４''、２４'''にある対象物又は車道表面の点又は領域で反射されたかどうかを、重なり合って配置された４個の受光素子（図示せず）で検出する。添字ｉは、１から、検出領域内にある角度領域の数まで変化する。図１では、これらの角度領域のうち数個だけ、特に中心角αｉ-１とαｉにある角度領域が描かれている。ここでも、よりはっきり描写するために、角度範囲が大きく誇張されている。レーザ放射ビーム２８の所要時間に基づいて、その時々に検出された対象点の、レーザスキャナ１０からのセンサ距離ｄｉが算出される。従って、レーザスキャナ１０は、自己のｘｓ-ｙｓ-座標系において、対象物１６の表面にある対象点３０に対応する生データ要素に含まれる座標として、角度αｉ及びその角度において決定された距離ｄｉを取得する。つまり、車両１２を原点とする極座標表現により対象点３０の位置を取得することになる。車道表面２０上の対象点３０'についても同様である。全体検出領域１４を一回走査すると、レーザスキャナ１０が座標（αｉ，ｄｉ）の生データ要素を極角度の増大方向に並べて出力する。ここで、ｉは、１から、レーザスキャナ１０により検出された生データ要素の数までの自然数である。走査により検出された生データ要素の集合、あるいは、生データ要素の補正及び／又は別の座標系への変換が行われる場合にはその補正や変換により求められた、部分検出領域２４、２４'、２４''及び２４'''のいずれかに対応する距離画像点（以下、単に「画素」と呼ぶ）の集合が、そのときどきの部分検出領域の距離画像を構成する。なお、これらの距離画像から構成される全体距離画像も、個々の部分検出領域の距離画像も、本発明の意味での距離画像を成すものである。
【００８６】
距離の検出のためにレーザスキャナ１０から発せられるパルスの形状及び振幅は、予め固定的に与えられる。対象物１６、車道表面２０及び特に車線マーク１８からエコーパルスとして反射されるレーザスキャナ１０のパルスは、レーザスキャナ１０の受光素子の中で受光される。このとき、エコーパルス又はそれに対応する受光素子の信号がその立ち上がり側で所定の閾値を超える時点と、該エコーパルス又はそれに対応する受光素子の信号がその立ち下がり側で前記閾値を下回る時点との間の時間間隔が、その都度、エコーパルス幅として算出される。この値は、それに対応する距離画像点に割り当てられ、その点の距離値がパルスの所要時間に基づいて算出される。
【００８７】
レーザスキャナ１０は、その全体検出領域１４つまり検出領域２４、２４'、２４''及び２４'''を一連の走査によりそれぞれ同じ時間で走査する。こうして、走査が時系列的に行われ、一連の距離画像が得られる。
【００８８】
生データ要素又は距離画像点の処理のため、レーザスキャナ１０は、分析用電子機器つまりデータ処理装置３２を備えている。本例ではデータ処理装置３２がレーザスキャナ１０に組み込まれているが、基本的にはこれをレーザスキャナ１０から分離してもよい。データ処理装置３２は、特に、本発明の好ましい実施形態に従った方法を実行するようにプログラムされたデジタル信号プロセッサ、前記デジタル信号プロセッサに接続されたメモリ及び車両制御装置（図示せず）へのデータ出力用インターフェイスを備えている。
【００８９】
図３に、本発明の第１の好ましい実施形態に従った車線マーク（特に車線）の認識方法をフローチャートで概略的に示す。記述を簡潔にするため、以下では距離画像点のことを単に「画素」と呼ぶ。
【００９０】
本例の処理は、車線マークがほぼ直線に沿って伸びていることを前提としている。
【００９１】
本例の処理は周期的に進行するものであり、ステップＳ１０〜Ｓ３２が周期的に反復される。
【００９２】
ステップＳ１０では、レーザスキャナ１０により検出領域２４、２４'、２４''及び２４'''の４枚の距離画像から成る全体距離画像を新たに取得した後、その全体距離画像を現在の全体距離画像として読み込む。この全体距離画像では、各距離画像の画素はもはや区別せず、全体距離画像の画素として扱う。
【００９３】
車両１２の移動（特に速度）を考慮しながら全体距離画像の画素をＸｓ軸及びＹｓ軸を有するセンサのデカルト座標系に変換し、必要に応じて全体距離画像に含まれる画素データの補正を行った後、ステップＳ１２及びＳ１４で、車道表面２０又は地面上にある点又は領域に対応すると考えられる画素の集合を作る。前記集合の要素となる距離画像点は、複数の基準に従って選択する。
【００９４】
まずステップＳ１２では、前記集合の要素として、全体距離画像の画素に割り当てられたエコーパルス幅を使用するとともに、先に言及したドイツ特許出願第DE 101 41 294 A1号に記載の地面認識方法を用いるという条件下で、全体検出領域１４に含まれる地面上にある点又は領域として認識された全体距離画像の画素を選択する。
【００９５】
次に、車両１２の長さ方向（本例ではｘｓ軸）に対して横向きに伸びる所定の基準線（本例では基準直線）からの距離が所定の距離範囲の中に入るという追加的基準を満たす画素だけを選択する。より正確に言えば、車両１２の長さ方向Ｌ（つまりｘｓ方向）に沿った位置の成分が、下限値１０ｍを超え、上限値３０ｍを下回る値、すなわち１０ｍと３０ｍの間の値を取る画素だけを選択する。これにより、たとえ車両１２のピッチングによって検出領域２４、２４'、２４''及び２４'''が車道表面２０に向かって揺動したとしても、車道の断片２６の表面２０上にある画素だけが考慮されるようになる。
【００９６】
レーザ放射ビーム２８の中心光がそれに沿って移動する線に沿って（本例では車両１２の前方にあるほぼ直線の狭い角度範囲の中で）車両１２の長さ方向Ｌに対して横方向に並ぶ画素であるが、車両１２の走行方向又は長さ方向Ｌに伸びる車線マークではなく、他の領域から反射された画素が車線マークの探索に用いられることを避けるため、ステップＳ１４では、特に車両１２の長さ方向Ｌに対して横向きの直線に沿って並んだ、これまでは選択されていた画素を、前記選択された画素の集合から除去する。そのためには、既に述べた基準に基づいて選択された画素の、車両１２の長さ方向Ｌの成分分布、あるいは該画素の長さ方向Ｌへの投影点（つまり、ｘｓ成分）の分布を調べればよい。この場合、前記成分又は投影された画素の山（つまり分布のピーク又は頂点）が、長さ方向Ｌに対して横方向に伸びる直線に沿って並ぶ画素に対応する。
【００９７】
分布及びピーク（又は山）を求めるために、長さ方向Ｌと同軸に伸びるｘｓ軸の１０ｍから３０ｍまでの範囲を、互いに隣接した長さ約３０ｃｍの区間に分割する。この区間毎に、それまで選択された画素のうち、そのｘｓ成分が該区間に含まれる画素の数を求め、分布のピークを見出す。そして、この分布中で、相対極大点と絶対極大点を探し出す。これらの極大点がそのときのピークを決定する。分布中に、所定の最低数（本例では１０画素）よりも大きな数に対応し、その値が絶対極大点の所定割合（本例では４０％）を超える相対極大点があれば、それは全て、車両１２の長さ方向Ｌに対して横向きに伸びる直線に該当するものとみなす。この場合、その極大点を中心として広がるピークに対応する画素は選択画素として扱わない（すなわち、選択画素の集合から除去する）。
【００９８】
残った画素、つまり選択された距離画像点は、後続の４サイクルで使用するために保存しておく。
【００９９】
ステップＳ１６では、前回の４サイクルで選択された画素に対して、回転移動に関する車両１２自体の運動補正を行う。この補正では、前記画素を、センサ座標系の原点の回りに、車両１２のヨーイング速度及びサイクルの継続時間（つまり時間Ｔ）から求められる角度の符号を反転した角度分だけ回転させる。前記ヨーイング速度は、例えば、車両のヨーイング速度センサを用いて求めてもよいし、時系列的な一連の距離画像に基づいて自己の運動を決定することにより求めてもよい。こういった補正を行うことで、前回の４サイクルで選択された画素の座標が、回転に関しては現在のｘｓ-ｙｓ-座標系における少なくともほぼ正確な座標となるため、現在の選択画素と一緒に処理可能になる。補正された座標系は、後続のサイクルでそれまでの座標系に代わりに使用するために保存しておく。
【０１００】
次のステップでは、ステップＳ１２からＳ１６で得られた現在のサイクルの選択画素と、ステップＳ１６で補正された前回の４サイクルの選択画素を区別無くまとめて処理する。すなわち、前回の４サイクルの選択画素を、ｘｓ-ｙｓ-座標系内に描かれた見かけ上１つの画像になるように重ね合わせる。これら全ての画素を以下では単に「５サイクルの選択画素」と呼ぶ。
【０１０１】
ステップＳ１８及びＳ２０では、５サイクルの選択画素に基づいて、車線マークに該当する可能性のある直線又はその直線を規定するパラメータ値を算出する。ここでは、１０ｍから３０ｍまでの距離範囲ではほとんどの車線マークは車両１２の長軸Ｌの方向又は車両１２の走行方向にほぼ沿って伸びる直線で良好に近似可能であるということを利用する。
【０１０２】
車線マークに該当する可能性のある距離画像点を探し出すため、ステップＳ１８では、５サイクルの選択距離画像点の、探索線（本例では車両１２の長さ方向Ｌに対して横向きの直線）に平行な方向の成分（すなわち、選択距離画像点のｙｓ軸上への投影点）の分布に含まれる極大点を求める。これらの極大点は、車両の長軸Ｌに対してほぼ平行に伸びる車線マークに該当するはずである。
【０１０３】
これを図４に示す。この図は、ｘｓ-ｙｓ-座標系における全体距離画像の一部を示すもので、車道３６に対応する選択画素３８が直線３４に沿って並んでいることがわかる。
【０１０４】
そのため、ｙｓ軸は隣接する複数の区間に分割されている。この区間は、統計学では「ビン」とも呼ばれるもので、その幅は、特に、車両１２の前方において車両１２の長さ方向Ｌに平行な１０ｍから３０ｍまでの範囲にある対象点に対するレーザスキャナ１０の分解能に応じて決定する。本例ではこの幅は３０ｃｍである。
【０１０５】
そして、すべての区間毎に、該区間にｙｓ座標つまりｙｓ成分が含まれる画素の数を求める。
【０１０６】
図による表現例として、図４にヒストグラム４０を示す。これには、車線に対応する直線３４のところにピークつまり相対極大点４２がはっきりと現れている。
【０１０７】
極大点は様々な方法で探し出すことができるが、その際、雑音すなわち車線マークに対応しない距離画像点を分離しなければならない。本実施例では、極大点を探し出すために、まず、そのときの両側の隣接区間よりも画素のｙｓ成分の数が多い区間を求める。この相対極大点４２を単なる雑音に起因する相対極大点と区別するため、高さが分布中の絶対極大点の所定割合（本例では３０％）を超えている相対極大点だけを考慮に入れる。
【０１０８】
次に、絶対極大点を含む各相対極大点に対して、該相対極大点を有する区間を含むピークを構成する全ての画素を特定する。それには、相対極大点を有する区間を出発点として互いに直接隣接している区間の中から、それに属する画素の投影点つまりｙｓ成分の数が絶対極大点の所定割合を超えている区間を特定する。これらの区間にｙｓ成分が含まれる全ての画素、つまりピークに属する全ての画素が、直線に対応するものとみなされる。
【０１０９】
図４では、相対極大点４４を有する区間の左右にある各区間の画素数がヒストグラム４０の右側に線分で示されており、各線分の長さがそれぞれ該当区間の画素数に相当する。湾曲した括弧で示された線分又はそれに対応する区間、もしくは、より正確には、その区間に対応する５サイクルの画素は、相対極大点４４を含むピークに属する。
【０１１０】
次のステップＳ２０では、ピーク毎に、該ピークに割り当てられた画素に対する線形回帰分析を行い、回帰直線の傾き及びｙｓ軸切片（すなわち回帰直線とｙｓ軸との交点）を算出して保存する。この傾き及びｙｓ軸切片が、前記ピークに対応する直線を規定する。
【０１１１】
更に、線形回帰分析に用いられた画素の前記直線周りのばらつき、あるいは、線形回帰の標準偏差を算出する。これは、車線幅の推定に利用可能である。
【０１１２】
別の実施例では、直前のサイクルで認識された車線が利用可能になったらすぐに、その車線の平均方向に平行に伸びる直線を探索線として利用する。
【０１１３】
こうして求められた直線は車線マークに該当する可能性がある一方で、車線マークに該当しない直線が求められるという例外的な状況もあり得る。そこで、ステップＳ２２からＳ２８では、車線マークの認識及び追跡を行う。なお、これを行うことは有利ではあるものの、本発明に係る処理にとって必須のものではない。
【０１１４】
そのために、直前のサイクルで求められた車線マークのデータが保存される。
【０１１５】
以下では、簡単のため、車線マークとそれに対応する被追跡物体を用語上区別しない。
【０１１６】
ステップＳ２２では、現在のサイクルにおける車線マークの位置の予測値として、直前のサイクルで車線マークに対応するものとして認識され、保存された全ての直線の傾き及びｙｓ軸切片により決まる全ての直線を利用する。
【０１１７】
この場合、現在のサイクルにおいて車線マークがあると期待できる探索範囲として、ｙｓ軸から１０ｍ及び３０ｍの距離にあるｙｓ軸に平行な補助軸４６及び４６'と、現在のサイクルで求められる直線とが交差すると見込まれる、補助軸４６及び４６'上の一対の区間（以下、「区間ペア」と呼ぶ）を求める。本例では、これらの区間の幅を１ｍとし、その区間の中心点を、前記保存された傾き及びｙｓ軸切片により定義される直線と補助軸４６又は４６'との交差点として求める。この区間ペアが、現在のサイクルにおける車線マーク又はそれに対応する物体の予想位置となる。
【０１１８】
求められた直線又はそれに対応する画素を既に認識された車線マークに割り当てるため、ステップＳ２４では、求められた各直線に対して、直前のサイクルの全車線マーク、すなわち全ての区間ペア毎に、ステップＳ１８及びＳ２０で新たに求められた直線が、両方の補助軸と、前記区間ペアの両方の区間において交差するかどうか検査する。もし交差していれば、その新しい直線を目的の車線マークとして再認識する。
【０１１９】
前記検査を行い、更に場合によってはステップＳ１８及びＳ２０で求められた全直線に対して画素の割り当てを行った後、ステップＳ２６では、新たに求められた傾きをカルマンフィルタでフィルタリングし、そのフィルタリング後の値を次のサイクルにおける区間ペアの探索のために保存する。また、同様の処理をｙｓ軸切片についても行う。こうして、現在のサイクルにおける車線マークの推定位置が得られる。
【０１２０】
ステップＳ２８では、ステップＳ２４において車線マークに割り当てられなかった直線又はそれに対応する５サイクルの選択画素のどれが、新たな別の車線マークに対応する可能性があるかどうか検査する。この検査には尤度基準を用いる。例えば、ある直線に沿って並んだ画素は、別の車線マークから所定間隔（例えば２ｍ）以上離れている場合にのみ車線マークに対応する、ということを尤度基準とすることができる。この基準の代わりに、あるいはそれに加えて、車線マークは互いにほぼ平行でなければならず、従って、車線マーク及びステップＳ１８及びＳ２０で求められる直線が成す角度は所定の制限角度（例えば１０度）より小さくなければならない、という基準を用いてもよい。
【０１２１】
それぞれ車線マークに対応するものとして認識された直線の傾き及びｙｓ軸切片が求められたら、それらの値を車線マークの推定位置のデータとして保存し、それに対応するカルマンフィルタを初期化する。
【０１２２】
ステップＳ３０では、求められた車線マークに基づいて車線の認識を行う。隣接する２本の車線マークがほぼ平行である（すなわち、それらの車線マークに対応する直線が成す角度が例えば５度未満である）とともに、それらの平均距離が所定範囲（本例では、ドイツ道路交通法に準拠した３〜５ｍの範囲）にある場合にのみ、それが１本の車線として認識される。また、車線の組合わせは限られているということも利用する。最後に、車線マークの幅を利用する。車線マークの幅は、該車線マークに対応する直線に沿って並んだ画素の前記直線のまわりのばらつきから求める。求められた車線マークの位置及び方向から、それに対応する車線の位置及び方向を求めることができる。
【０１２３】
このステップにおいて、更に、求められた車線の本数及び幅に基づいて車線及び道路を分類することができる。本例では、車線の幅が４ｍを超え、車線数が３本である場合、その道路はアウトバーンであると推定する。
【０１２４】
次のステップＳ３２では、求められた車線及び／又は車線マークの位置及び方向、そして、道路の分類を行った場合はその等級を、他のプログラム又は装置で利用できるように、保存又は出力する。
【０１２５】
本発明に係る車線マークの認識方法（特に車線マークにより定まる車線の認識方法）の第２の好ましい実施形態は、ステップＳ１８及びＳ２０において直線に沿って並んだ選択画素を探し出す方法が、第１の実施例と異なる。
【０１２６】
その他のステップはいずれも第１の実施例の同じステップに対応しており、それらのステップに関する先の説明がここでも通用する。
【０１２７】
更に、本発明の第２の好ましい実施形態による車線マーク（特に車線マークにより定まる車線）を認識するための装置は、データ処理装置３２が本発明の第２の好ましい実施形態による処理を実行するように構成されている点だけが第１の実施例と異なっている。
【０１２８】
図５に示したように、第１の実施例のステップＳ１８及びＳ２０の代わりに実行される新たなステップＳ３４において、現在のサイクルの選択画素並びに直前４サイクルで選択及び補正された画素に対してハフ変換を実行し、直線を認識する。ハフ変換の具体的な変形については、例えば、Haberaecker, P.の著書 "Praxis der digitalen Bildverarbeitung und Mustererkennung"（Hanser-Verlag、ミュンヘン、1995年）の294ページから296ページに記載されており、その内容は関連付けによりここに本願の記載として取り込まれるものとする。
【０１２９】
ハフ変換の結果として直線の傾き及びｙｓ軸切片が求められる。この直線に沿って画素が並ぶ。
【０１３０】
その後の分析は、第１の実施例と同様に実行される。
【０１３１】
前記ハフ変換では直線がその方向に関係なく求められるため、代替案として、第３の実施形態では、ステップＳ１４で行われる、車両１２の長さ方向に対して横向きの直線に沿って並んだ画素を除去する処理を省略する。その代わりに、ハフ変換で求められた直線のうち、車両１２の長さ方向Ｌと鋭角を成す直線だけを用いる。そのためには、例えば、傾きが所定の限界値（例えば１）を超えている直線だけを車線マークではないものとみなすようにすればよい。
【０１３２】
別の実施例として、例えば、車線マークと思われる対象物の伸び方が放物線で表現できる場合は、直線の代わりに放物線を求めるようにしてもよい。
【０１３３】
以上の実施例において、車線マークの認識のために選択されなかった画素を、車道２２の上又はその近くにある対象物に対応する物体（例えば、他の車両１６、歩行者等）の認識及び追跡に利用してもよい。
【０１３４】
更に、少なくともレーザスキャナ１０の検出領域２４及び２４'を内包するような検出領域を有するビデオカメラを車両１２上の対称的な位置に取り付けてもよい。データ処理装置内でビデオ画像を処理することにより、車線マークを認識するとともに、ビデオ画像内でそのマークに対応する位置データを求める。距離画像に基づいて求められた車線マークの位置及び方向とビデオ画像内での車線マークの伸び方とが分かれば、ビデオカメラとレーザスキャナが互いに正しい位置に調整されているかを、継続的に調べることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１３５】
【図１】レーザスキャナを搭載した車両と、レーザスキャナの全検出領域内にある別の車両とが、多車線道路上を走行している様子を示す概略平面図。
【図２】図１に示した車両の概略側面図であって、レーザスキャナの扇状の部分検出領域が重なり合って配置されている様子を示す図。
【図３】本発明の第１の好ましい実施形態による車線マーク（特に車線）の認識方法の概略的フローチャート。
【図４】３本の車線と１本の非常用車線を有するアウトバーンの一部の全体距離画像と、図３に示した方法で取得した距離画像の距離画像点を図１の車両の長さ方向に対して横向きの方向に投影した投影点の分布のヒストグラムとを示す図。
【図５】本発明の第２の好ましい実施形態による車線マーク（特に車線）の認識方法の概略的フローチャート。
【符号の説明】
【０１３６】
１０…レーザスキャナ
１２…車両
１４…全体検出領域
１６…対象物
１８…車線
２０…表面
２２…車道
２３、２３'、２３''…車線
２４、２４'、２４''、２４'''…検出領域
２６、２６'…車道の断片
２８…レーザ放射ビーム
３０、３０'…対象点
３２…データ処理装置
３４…直線
３６…車線
３８…選択された距離画像点
４０…ヒストグラム
４２…相対極大点
４４…相対極大点
４６、４６'…補助軸
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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